عنوان: انتخاب مدل‌های هوش مصنوعی: بررسی مزایا و معایب مدل‌های منبع باز و بسته
در دو دهه گذشته، سازمان‌ها با انتخاب تکنولوژی‌های منبع باز و بسته مواجه بوده‌اند. انتخاب اولیه عمدتاً حول سیستم‌عامل‌ها بوده است، جایی که لینوکس به‌عنوان یک جایگزین منبع باز برای ویندوز مایکروسافت ارائه شده است. در دنیای توسعه‌دهندگان، زبان‌های برنامه‌نویسی منبع باز مانند پایتون و جاوااسکریپت غالب هستند و تکنولوژی‌های منبع باز مانند کلاود Kubernetes به استانداردهایی در فضای ابری تبدیل شده‌اند. اکنون این نوع انتخاب‌ها در حوزه هوش مصنوعی برای سازمان‌ها به چالش‌های اساسی تبدیل شده است.
مدل‌های منبع باز مانند Llama از متا، Granite از IBM و DeepSeek، به‌راحتی در دسترس هستند و سازمان‌ها می‌توانند بدون محدودیت از آن‌ها استفاده کنند. در سوی دیگر، مدل‌های بسته و proprietary مانند GPT-4 از OpenAI و مدل‌های Anthropic قرار دارند که برای استفاده تخصصی و تجاری هزینه‌بر هستند. تصمیم‌گیری در مورد این‌که کدام مدل برای نیازهای خاص سازمان‌ها مناسب‌تر است، نقش حیاتی در موفقیت استراتژی‌های هوش مصنوعی در سال 2025 و پس از آن ایفا می‌کند.
بسیاری از کاربران ممکن است از خود بپرسند که کدام مدل بهتر است: منبع باز یا بسته؟ پاسخ به این سوال به سادگی نخواهد بود. تحلیل‌گران صنعت معتقدند که انتخاب بین مدل‌های منبع باز و بسته در واقع به یک طراحی پویا تبدیل شده است. این انتخاب بستگی به عواملی نظیر دقت، زمان تأخیر، هزینه، قابلیت تفسیر و امنیت در مراحل مختلف کارکرد دارد.
مدل‌های بسته معمولاً محدودیت‌هایی دارند که سازمان‌ها را در بهینه‌سازی و تطبیق رفتار محدود می‌کند. در مقابل، مدل‌های منبع باز امکان تنظیم دقیق و طراحی بهینه را برای موارد خاص فراهم می‌آورند. در آینده‌ای که انتظار می‌رود مدل‌ها به اجزای قابل تعویض در جریان‌های کاری پویا تبدیل شوند، توانایی شکل‌دهی به رفتار مدل‌ها با هزینه اندک و شفافیت کامل یک مزیت رقابتی اساسی خواهد بود.
مدیران حقایق هزینه کل مالکیت (TCO) را نیز در نظر می‌گیرند. هزینه‌های زیرساخت و نیاز به متخصصان برای بهینه‌سازی و تضمین امنیت در مدل‌های منبع باز از جمله مواردی است که باید مدنظر قرار گیرد. انتخاب بین مدل‌های منبع باز و بسته می‌تواند تحت تأثیر محدودیت‌ها و الزامات خاص سازمان‌ها باشد.
در نهایت، برای سرمایه‌گذاران هوش مصنوعی در سال 2025، بحث انتخاب بین مدل‌های منبع باز و بسته نه تنها به انتخاب یک طرف بستگی دارد، بلکه نیاز به ایجاد یک رویکرد استراتژیک برای بهینه‌سازی کاربردهای مختلف در سازمان دارد. به سازمان‌ها توصیه می‌شود که کارکردهای هوش مصنوعی خود را بررسی و نیازهای خود را در زمینه دقت، زمان تأخیر و خطرات انطباق ارزیابی کنند و همچنین به‌طور پیوسته با مدل‌های مختلف آزمایش کنند تا بهترین نتیجه را به‌دست آورند.